python中使用函数multiprocessing.Pool会产生奇怪的结果？

以下是代码：

一:

另一个：

import multiprocessing
import datetime
import time
a = [i for i in range(100)]
res1 = []
def jia(a,b,c):
    time.sleep(0.1)
    return a + b + c
res1_time_start = datetime.datetime.now()
p = multiprocessing.Pool(4)
for i in a:
    res1.append(p.apply_async(jia,(i,1,1)).get())
res1_time_end = datetime.datetime.now()
print((res1_time_end - res1_time_start).seconds)

奇怪的结果是前者花费2.5秒，而后者花费10秒。 为什么？list.append会阻止进程吗？

否，

append（）

不会阻止，但

.get（）

会阻止。

.get（）

的目的是阻止。在

res1 = [p.apply_async(jia,(i,1,1)) for i in a]
res1 = [i.get() for i in res1]

在第二行调用任何

.get（）

之前，所有工作都由第一行提供给池。但是在

for i in a:
    res1.append(p.apply_async(jia,(i,1,1)).get())

.get（）

在允许循环继续甚至开始下一项工作之前，等待一项工作完成。您已经序列化了工作-没有任何有用的并行操作。

不，

append（）

不会阻止，但是

.get（）

会阻止。

.get（）

的目的是阻止。在

res1 = [p.apply_async(jia,(i,1,1)) for i in a]
res1 = [i.get() for i in res1]

在第二行调用任何

.get（）

之前，所有工作都由第一行提供给池。但是在

for i in a:
    res1.append(p.apply_async(jia,(i,1,1)).get())

---

.get（）

在允许循环继续甚至开始下一项工作之前，等待一项工作完成。您已经序列化了工作-没有任何有用的并行操作。

乍一看，

get

是一个阻塞方法。

p.apply\u async（..）.get（）

是一个阻塞操作。乍一看，

get

是一个阻塞方法。

p.apply\u async（..）.get（）

是一个阻塞操作。